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    academicJournal
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    Tiny, Always-on, and Fragile: Bias Propagation through Design Choices in On-device Machine Learning Workflows
    author Hutiri, Ding, Wiebke (Toussaint) Aaron Yi ; author Kawsar, Mathur, Fahim Akhil ; et al.
    In: ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, Jg. 32 (2023-09-28), Heft 6, S. 1-37
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Zum Volltext
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    Wie komme ich dran?
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    Learning in High Dimension Always Amounts to Extrapolation
    Balestriero, Randall ; Pesenti, Jerome ; et al.
    Online report
    Zugriff:
    Zum Datensatz bei Arxiv (Volltext)
    Wie komme ich dran?
  4. Detailansicht für Treffer 24 öffnen
    A research portfolio exploring remote interventions for psychological trauma, including 'Efficacy and feasibility of remote one-to-one interventions for psychological trauma - a systematic review' and, 'We are always learning' - a qualitative inquiry into the experiences of clinicians adapting to remote trauma interventions throughout COVID-19
    Adams, Pearse ; Happer, Rachel ; et al.
    2022
    Online Hochschulschrift
    Zugriff:
    Zum Datensatz bei EThOS (Volltext)
    Wie komme ich dran?
  5. Detailansicht für Treffer 25 öffnen
    Is Social Learning Always Helpful? Using Quantile Regression to Examine the Impact of Social Learning on Information Security Policy Compliance Behavior.
    Hengstler, Sebastian ; Kühnel, Stephan ; et al.
    In: HICSS, 2023, S. 4159-4168
    Online Konferenz
    Zugriff:
    Volltext
    Wie komme ich dran?
  6. Detailansicht für Treffer 26 öffnen
    Neuromorphic analog circuits for robust on-chip always-on learning in spiking neural networks.
    Rubino, Arianna ; Cartiglia, Matteo ; et al.
    In: AICAS, 2023, S. 1-5
    Konferenz
    Wie komme ich dran?
  7. Detailansicht für Treffer 27 öffnen
    Is ImageNet Always the Best Option? An Overview on Transfer Learning Strategies for Document Layout Analysis.
    Axel De Nardin ; Zottin, Silvia ; et al.
    In: ICIAP Workshops (2), 2023, S. 489-499
    Konferenz
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  8. Detailansicht für Treffer 28 öffnen
    Context or Knowledge is Not Always Necessary: A Contrastive Learning Framework for Emotion Recognition in Conversations.
    Tu, Geng ; Liang, Bin ; et al.
    In: ACL (Findings), 2023, S. 14054-14067
    Konferenz
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  9. Detailansicht für Treffer 29 öffnen
    Non-IID always Bad? Semi-Supervised Heterogeneous Federated Learning with Local Knowledge Enhancement.
    Zhang, Chao ; Wu, Fangzhao ; et al.
    In: CIKM, 2023, S. 3257-3267
    Konferenz
    Wie komme ich dran?
  10. Detailansicht für Treffer 30 öffnen
    Always Strengthen Your Strengths: A Drift-Aware Incremental Learning Framework for CTR Prediction.
    Liu, Congcong ; Teng, Fei ; et al.
    In: SIGIR, 2023, S. 1806-1810
    Konferenz
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  11. Detailansicht für Treffer 31 öffnen
    Is Meta-Learning Always Necessary?: A Practical ML Framework Solving Novel Tasks at Large-scale Car Sharing Platform.
    Chung, HyunHee ; Kyung Ho Park
    In: WACV (Workshops), 2023, S. 421-429
    Konferenz
    Wie komme ich dran?
  12. Detailansicht für Treffer 32 öffnen
    Always Be Dreaming: A New Approach for Data-Free Class-Incremental Learning
    Smith, James ; Hsu, Yen-Chang ; et al.
    Online report
    Zugriff:
    Zum Datensatz bei Arxiv (Volltext)
    Wie komme ich dran?
  13. Detailansicht für Treffer 33 öffnen
    You can’t always get what you want and it hurts: Learning during the pandemic.
    Gurung, Regan A. R. ; Stone, Arianna M.
    In: Scholarship of Teaching and Learning in Psychology, Jg. 9 (2023-09-01), Heft 3, S. 264-275
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Volltext (PDF)
    Siehe Detailanzeige für Volltext
    Wie komme ich dran?
  14. Detailansicht für Treffer 34 öffnen
    “I always tell my children to learn from me”: Parental engagement in social and emotional learning in Malawi.
    Lee, Jeongmin
    In: International Journal of Educational Research, Jg. 116 (2022)
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Zum Volltext
    Wie komme ich dran?
  15. Detailansicht für Treffer 35 öffnen
    Artificial Intelligence and Machine Learning: What You Always Wanted to Know but Were Afraid to Ask
    Rattan, Puru ; Penrice, Daniel D. ; et al.
    In: Gastro Hep Advances, Jg. 1 (2022), Heft 1, S. 70-78
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Zum Volltext
    Wie komme ich dran?
  16. Detailansicht für Treffer 36 öffnen
    Always a Bridesmaid: A Machine Learning Approach to Minor Party Identity in Multi-Party Systems
    French Bourgeois, Laura ; Harell, Allison ; et al.
    In: Statistics, Politics and Policy, Jg. 14 (2023-03-28), Heft 1, S. 91-112
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Zum Volltext
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  17. Detailansicht für Treffer 37 öffnen
    Tiny, Always-on, and Fragile: Bias Propagation through Design Choices in On-device Machine Learning Workflows.
    Wiebke Toussaint Hutiri ; Aaron Yi Ding ; et al.
    In: ACM Trans. Softw. Eng. Methodol., Jg. 32 (2023), Heft 6, S. 1-37
    academicJournal
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  18. Detailansicht für Treffer 38 öffnen
    There's Always a Bigger Fish: A Clarifying Analysis of a Machine-Learning-Assisted Side-Channel Attack.
    Cook, Jack ; Drean, Jules ; et al.
    In: IEEE Micro, Jg. 43 (2023), Heft 4, S. 28-36
    academicJournal
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  19. Detailansicht für Treffer 39 öffnen
    Neural architecture search for energy-efficient always-on audio machine learning.
    Speckhard, Daniel T. ; Misiunas, Karolis ; et al.
    In: Neural Comput. Appl., Jg. 35 (2023), Heft 16, S. 12133-12144
    academicJournal
    Wie komme ich dran?
  20. Detailansicht für Treffer 40 öffnen
    Always Learning and Giving Back [Pathways]
    Eng, D.
    In: IEEE Industry Applications Magazine, Jg. 26 (2020), Heft 1, S. 57-59
    Online academicJournal
    Zugriff:
    Zum Volltext
    Wie komme ich dran?

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